tf.raw_ops.BroadcastTo

Распространить массив для совместимой формы.

tf.raw_ops.BroadcastTo(
    input, shape, name=None
)

Распространение — это процесс приведения массивов к совместимым формам для арифметических операций. Две формы совместимы, если для каждой пары измерений они либо равны, либо одно из них равно единице.

Например:

x = tf.constant([[1, 2, 3]])   # Shape (1, 3,)
y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])
print(y)
tf.Tensor(
    [[1 2 3]
     [1 2 3]], shape=(2, 3), dtype=int32)

В приведенном выше примере входной тензор с формой [1, 3] распространяется на выходной тензор с формой [2, 3].

При распространении, если у тензора меньше осей, чем необходимо, его форма дополняется единицами слева. Это даёт тот же результат, что и предыдущий пример:

x = tf.constant([1, 2, 3])   # Shape (3,)
y = tf.broadcast_to(x, [2, 3])

При выполнении распространяемых операций, таких как умножение тензора на скаляр, распространение (обычно) даёт выигрыш во времени или памяти, так как распространяемый тензор никогда не материализуется.

Однако, broadcast_to не несёт с собой никаких таких преимуществ. Созданный новый тензор занимает всю память для распространяемой формы. (В контексте графа, broadcast_to может быть объединён с последующей операцией и затем оптимизирован.)